クイックスタート: プロジェクトを作成して Azure AI Studio でチャットプレイグラウンドを使用する

[アーティクル]
05/21/2024

重要

この記事で説明する機能の一部は、プレビューでのみ使用できる場合があります。このプレビューはサービスレベルアグリーメントなしで提供されており、運用環境ではお勧めしません。特定の機能はサポート対象ではなく、機能が制限されることがあります。詳しくは、Microsoft Azure プレビューの追加使用条件に関するページをご覧ください。

この Azure AI Studio クイックスタートでは、プロジェクトを作成し、チャットモデルをデプロイして、それを Azure AI Studio のチャットプレイグラウンドで使用します。

このクイックスタートの手順は次のとおりです。

Azure AI Studio プロジェクトを作成します。
Azure OpenAI モデルをデプロイする。
データなしでプレイグラウンドでチャットする。

前提条件

Azure サブスクリプション。無料で作成できます。
Azure AI Studio ハブまたは作成するためのアクセス許可が必要です。ユーザーロールは、ハブでの Azure AI 開発者、共同作成者、または所有者である必要があります。詳細については、ハブと Azure AI ロールに関するページを参照してください。
- ロールが共同作成者または所有者の場合は、このチュートリアルでハブを作成できます。
- ロールが Azure AI 開発者の場合は、ハブは既に作成されている必要があります。
このチュートリアルで新しいモデルをデプロイするには、サブスクリプションがクォータ制限を下回る必要があります。それ以外の場合は、既にチャットモデルがデプロイされている必要があります。

Azure AI Studio でプロジェクトを作成する

プロジェクトは、作業の整理と状態の保存に使用されます。

Azure AI Studio でプロジェクトを作成するには、次の手順に従います。

Azure AI Studio のホーム ページに移動します。
[+ New project] を選択します。
プロジェクトの名前を入力します。
プロジェクトをホストするためのハブをドロップダウンから選択します。ハブにまだアクセスできない場合は、[Create a new hub] (新しいハブの作成) を選択します。

Note

ハブを作成するには、選択したリソースグループに対する所有者または共同作成者のアクセス許可が必要です。ハブはチームと共有することをお勧めします。これにより、データ接続などの構成をすべてのプロジェクトと共有し、セキュリティ設定と支出を一元的に管理できます。ハブを作成するためのその他のオプションについては、Azure AI Studio ハブを作成および管理する方法に関するページを参照してください。プロジェクト名は、同じハブを共有するプロジェクト間で一意にする必要があります。
新しいハブを作成する場合は、名前を入力します。
[サブスクリプション] ドロップダウンで、ご自分の Azure サブスクリプションを選択します。課金、アクセス、または管理上の理由から、プロジェクト用の特定の Azure サブスクリプションを選択します。たとえば、これにより、プロジェクトへのサブスクリプションレベルのアクセスがユーザーとサービスプリンシパルに許可されます。
[リソースグループ] は既定値のままにして、新しいリソースグループを作成します。または、ドロップダウンから既存のリソースグループを選択することもできます。

ヒント

作業を開始する場合には特に、プロジェクトの新しいリソースグループを作成することをお勧めします。これにより、プロジェクトとそのすべてのリソースをまとめて簡単に管理できます。プロジェクトを作成すると、ハブ、コンテナーレジストリ、ストレージアカウントなど、リソースグループに複数のリソースが作成されます。
ハブの [場所] を入力し、[次へ] を選択します。この場所は、ハブがホストされるリージョンです。ハブの場所は、プロジェクトの場所でもあります。 Azure AI サービスの可用性はリージョンによって異なります。たとえば、特定のモデルについては、リージョンによっては利用できない場合があります。
ドロップダウンから既存の Azure AI サービスリソース (Azure OpenAI を含む) を選択するか、新しいリソースを作成します。
[レビューと完了] ページに、レビューする Azure AI サービスリソース名とその他の設定が表示されます。
プロジェクトの詳細を確認し、[Create a project] (プロジェクトの作成) を選択します。リソースの作成の進行状況が表示され、プロセスが完了するとプロジェクトが作成されます。

プロジェクトが作成されたら、左側のナビゲーションパネルでプレイグラウンド、ツール、その他のアセットにアクセスできます。

チャットモデルをデプロイする

次の手順に従って、コパイロット用の Azure OpenAI チャットモデルをデプロイします。

Azure AI Studio にサインインし、[ホーム] ページに移動します。
[ホーム] > [すべてのハブ] 経由でハブの一覧からハブを選択して、ハブに移動します。まだハブがない場合は、1 つ作成します。詳細については、ハブの作成方法に関するページをご覧ください。
左側のウィンドウで、[デプロイ] > [+ デプロイの作成] を選択します。
[モデルの選択] ページで、モデル一覧から展開するモデルを選択します。たとえば、gpt-35-turbo-16k を選択します。次に、[確認] を選択します。
[モデルのデプロイ] ページで、デプロイの名前を入力し、[デプロイ] を選択します。デプロイが作成されると、デプロイの詳細ページが表示されます。詳細には、デプロイを作成した日付、デプロイしたモデルの作成日とバージョンが含まれます。
前の手順のデプロイの詳細ページで、[プレイグラウンドで開く] を選択します。

モデルのデプロイの詳細については、モデルのデプロイ方法を参照してください。

データなしでプレイグラウンドでチャットする

Azure AI Studio プレイグラウンドでは、データの有無にかかわらず、モデルがどのように応答するかを観察できます。このクイックスタートでは、データなしでモデルをテストします。

デプロイされた GPT モデルとチャットプレイグラウンドでチャットするには、次の手順に従います。

Azure AI Studio でプロジェクトに移動します。
左側のウィンドウで [プレイグラウンド]>[チャット] を選択します。
[デプロイメント] ドロップダウンから、デプロイされたチャットモデルを選択します。
[システムメッセージ] テキストボックスに、アシスタントをガイドする次のプロンプトを入力します: "あなたは、情報の検索を支援する AI アシスタントです。"シナリオに合わせてプロンプトを調整できます。詳細については、プロンプトカタログを参照してください。
必要に応じて、[セクションの追加] ボタンを選択し、[Safety system messages] (安全性システムメッセージ) を選択して、安全性システムメッセージを追加します。事前構築済みのメッセージから選択し、ニーズに合わせて編集します。
[変更を適用する] を選択して変更を保存し、システムメッセージを更新するかどうかを確認するプロンプトが表示されたら、[続行] を選択します。
[チャットセッション] ウィンドウに、「TrailWalker ハイキングシューズはいくらですか」という質問を入力します:。その後、右矢印アイコンを選択して送信します。
アシスタントは、回答が分からないと応答するか、一般的な応答を提供します。たとえば、アシスタントは「TrailWalker のハイキングシューズの価格は、ブランド、モデル、購入場所によって異なる場合があります」と言う可能性があります。このモデルは TrailWalker ハイキングシューズの現在の商品情報にアクセスできません。